論文の概要: Adversarial Attack and Defense for LoRa Device Identification and Authentication via Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.21164v1
- Date: Mon, 30 Dec 2024 18:43:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:07:22.485814
- Title: Adversarial Attack and Defense for LoRa Device Identification and Authentication via Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習によるLoRaデバイス識別・認証の逆攻撃と防御
- Authors: Yalin E. Sagduyu, Tugba Erpek,
- Abstract要約: LoRaネットワークのセキュリティに関する懸念が続いている。
本稿は,LoRaデバイスを識別する2つの重要なタスク,すなわち (i)LoRaデバイスを正規およびローグデバイスに分類する2つのタスクに焦点を当てる。
畳み込みニューラルネットワークとフィードフォワードニューラルネットワークの両方を含むディープニューラルネットワーク(DNN)は、これらのタスクのために訓練されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.241494296494434
- License:
- Abstract: LoRa provides long-range, energy-efficient communications in Internet of Things (IoT) applications that rely on Low-Power Wide-Area Network (LPWAN) capabilities. Despite these merits, concerns persist regarding the security of LoRa networks, especially in situations where device identification and authentication are imperative to secure the reliable access to the LoRa networks. This paper explores a deep learning (DL) approach to tackle these concerns, focusing on two critical tasks, namely (i) identifying LoRa devices and (ii) classifying them to legitimate and rogue devices. Deep neural networks (DNNs), encompassing both convolutional and feedforward neural networks, are trained for these tasks using actual LoRa signal data. In this setting, the adversaries may spoof rogue LoRa signals through the kernel density estimation (KDE) method based on legitimate device signals that are received by the adversaries. Two cases are considered, (i) training two separate classifiers, one for each of the two tasks, and (ii) training a multi-task classifier for both tasks. The vulnerabilities of the resulting DNNs to manipulations in input samples are studied in form of untargeted and targeted adversarial attacks using the Fast Gradient Sign Method (FGSM). Individual and common perturbations are considered against single-task and multi-task classifiers for the LoRa signal analysis. To provide resilience against such attacks, a defense approach is presented by increasing the robustness of classifiers with adversarial training. Results quantify how vulnerable LoRa signal classification tasks are to adversarial attacks and emphasize the need to fortify IoT applications against these subtle yet effective threats.
- Abstract（参考訳）: LoRaは、低電力広域ネットワーク(LPWAN)機能に依存するモノのインターネット(IoT)アプリケーションにおいて、長距離でエネルギー効率の高い通信を提供する。
これらのメリットにもかかわらず、特にLoRaネットワークへの信頼性の高いアクセスを確保するためにデバイス識別と認証が不可欠である状況において、LoRaネットワークのセキュリティに関する懸念が続いている。
本稿では,これらの課題に対処する深層学習(DL)アプローチについて検討し,2つの重要な課題,すなわち2つの課題に焦点をあてる。
i) LoRa デバイスを識別し、
(二)正当・不正の装置に分類すること。
畳み込みニューラルネットワークとフィードフォワードニューラルネットワークの両方を含むディープニューラルネットワーク(DNN)は、実際のLoRa信号データを使用してこれらのタスクのために訓練されている。
この設定では、敵が受信する正統なデバイス信号に基づいて、カーネル密度推定(KDE)方式でローグLoRa信号をスプーフすることができる。
2つの事例が考えられる。
(i)2つの個別の分類器をそれぞれ1つずつ訓練し、
(ii)両方のタスクに対してマルチタスク分類器を訓練する。
入力サンプルの操作に対するDNNの脆弱性は、FGSM(Fast Gradient Sign Method)を用いて、標的外およびターゲット外敵攻撃の形で研究される。
LoRa信号解析のためのシングルタスクとマルチタスクの分類に対して、個人的および一般的な摂動が考慮されている。
このような攻撃に対する弾力性を提供するために、対向訓練を伴う分類器の堅牢性を高めて防御アプローチを示す。
結果は、敵攻撃に対するLoRa信号の分類タスクがいかに脆弱であるかを定量化し、これらの微妙で効果的な脅威に対してIoTアプリケーションを強化する必要があることを強調します。
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